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Keras - 使用 LSTM RNN 进行时间序列预测

在本章中，让我们编写一个简单的基于长短期记忆 (LSTM) 的 RNN 来进行序列分析。序列是一组值，其中每个值对应于特定的时间实例。让我们考虑一个阅读句子的简单示例。阅读和理解句子涉及按给定顺序阅读单词，并尝试在给定上下文中理解每个单词及其含义，最后以积极或消极的情绪理解句子。

在这里，单词被视为值，第一个值对应于第一个单词，第二个值对应于第二个单词，依此类推，并且顺序将严格保持。 序列分析在自然语言处理中经常用于查找给定文本的情感分析。

让我们创建一个 LSTM 模型来分析 IMDB 电影评论并找出其正面/负面情绪。

序列分析的模型可以表示如下 −

序列分析

该模型的核心特征如下 −

  • 输入层使用具有 128 个特征的嵌入层。

  • 第一层，密集层由 128 个单元组成，常规 dropout 和循环 dropout 设置为 0.2。

  • 输出层，密集层由 1 个单元和"sigmoid"激活组成函数。

  • 使用 binary_crossentropy 作为损失函数。

  • 使用 adam 作为优化器。

  • 使用 accuracy 作为指标。

  • 使用 32 作为批次大小。

  • 使用 15 作为时期。

  • 使用 80 作为单词的最大长度。

  • 使用 2000 作为给定句子中的最大单词数。

步骤 1：导入模块

让我们导入必要的模块。

from keras.preprocessing import sequence 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Embedding 
from keras.layers import LSTM 
from keras.datasets import imdb

步骤 2：加载数据

让我们导入 imdb 数据集。

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words = 2000)

这里，

  • imdb 是 Keras 提供的数据集。它代表电影及其评论的集合。

  • num_words 表示评论中的最大字数。

步骤 3：处理数据

让我们根据我们的模型更改数据集，以便将其输入到我们的模型中。可以使用以下代码更改数据 −

x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=80) 
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=80)

此处，

sequence.pad_sequences 将形状为 (data) 的输入数据列表转换为形状为 (data, timesteps) 的 2D NumPy 数组。基本上，它将时间步长概念添加到给定的数据中。它生成长度为 maxlen 的时间步长。

步骤 4：创建模型

让我们创建实际的模型。

model = Sequential()
model.add(Embedding(2000, 128))
model.add(LSTM(128, dropout = 0.2, recurrent_dropout = 0.2))
model.add(Dense(1,activation = 'sigmoid'))

这里，

我们使用 Embedding 层 作为输入层，然后添加 LSTM 层。最后，使用 Dense 层 作为输出层。

步骤 5：编译模型

让我们使用选定的损失函数、优化器和指标来编译模型。

model.compile(loss = 'binary_crossentropy',
optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])

步骤 6：训练模型

让我们使用 fit() 方法训练模型。

model.fit(
   x_train, y_train, 
   batch_size = 32, 
   epochs = 15, 
   validation_data = (x_test, y_test)
)

执行应用程序将输出以下信息 −

Epoch 1/15 2019-09-24 01:19:01.151247: I 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 
Your CPU supports instructions that this 
TensorFlow binary was not co mpiled to use: AVX2 
25000/25000 [==============================] - 101s 4ms/step - loss: 0.4707 
- acc: 0.7716 - val_loss: 0.3769 - val_acc: 0.8349 Epoch 2/15 
25000/25000 [==============================] - 95s 4ms/step - loss: 0.3058 
- acc: 0.8756 - val_loss: 0.3763 - val_acc: 0.8350 Epoch 3/15 
25000/25000 [==============================] - 91s 4ms/step - loss: 0.2100 
- acc: 0.9178 - val_loss: 0.5065 - val_acc: 0.8110 Epoch 4/15 
25000/25000 [==============================] - 90s 4ms/step - loss: 0.1394 
- acc: 0.9495 - val_loss: 0.6046 - val_acc: 0.8146 Epoch 5/15 
25000/25000 [==============================] - 90s 4ms/step - loss: 0.0973 
- acc: 0.9652 - val_loss: 0.5969 - val_acc: 0.8147 Epoch 6/15 
25000/25000 [==============================] - 98s 4ms/step - loss: 0.0759 
- acc: 0.9730 - val_loss: 0.6368 - val_acc: 0.8208 Epoch 7/15 
25000/25000 [==============================] - 95s 4ms/step - loss: 0.0578 
- acc: 0.9811 - val_loss: 0.6657 - val_acc: 0.8184 Epoch 8/15 
25000/25000 [==============================] - 97s 4ms/step - loss: 0.0448 
- acc: 0.9850 - val_loss: 0.7452 - val_acc: 0.8136 Epoch 9/15 
25000/25000 [==============================] - 95s 4ms/step - loss: 0.0324 
- acc: 0.9894 - val_loss: 0.7616 - val_acc: 0.8162Epoch 10/15 
25000/25000 [==============================] - 100s 4ms/step - loss: 0.0247 
- acc: 0.9922 - val_loss: 0.9654 - val_acc: 0.8148 Epoch 11/15 
25000/25000 [==============================] - 99s 4ms/step - loss: 0.0169 
- acc: 0.9946 - val_loss: 1.0013 - val_acc: 0.8104 Epoch 12/15 
25000/25000 [==============================] - 90s 4ms/step - loss: 0.0154 
- acc: 0.9948 - val_loss: 1.0316 - val_acc: 0.8100 Epoch 13/15 
25000/25000 [==============================] - 89s 4ms/step - loss: 0.0113 
- acc: 0.9963 - val_loss: 1.1138 - val_acc: 0.8108 Epoch 14/15 
25000/25000 [==============================] - 89s 4ms/step - loss: 0.0106 
- acc: 0.9971 - val_loss: 1.0538 - val_acc: 0.8102 Epoch 15/15 
25000/25000 [==============================] - 89s 4ms/step - loss: 0.0090 
- acc: 0.9972 - val_loss: 1.1453 - val_acc: 0.8129 
25000/25000 [==============================] - 10s 390us/step

步骤 7 − 评估模型

让我们使用测试数据评估模型。

score, acc = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size = 32)

print('测试分数：', score)
print('测试准确率：', acc)

执行上述代码将输出以下信息 −

Test score: 1.145306069601178 
Test accuracy: 0.81292
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